监督学习应用领域为A. 机器人控制[2]B. 社交网络分析[3]C. 自然语言处理[4]D. 市场分割

监督学习是机器学习中的基础方法，其核心是通过已标注的数据训练模型，使其能够对新数据进行预测。本题考查对监督学习典型应用场景的理解。解题关键在于明确监督学习的核心特点：输入数据有标签，输出是确定性的预测结果（分类或回归）。需结合选项中各领域是否涉及基于历史数据预测或分类的任务。

A. 机器人控制

机器人通过传感器感知环境（输入数据），根据预设目标调整动作（输出预测）。例如，轨迹规划需根据当前状态预测下一步动作，属于监督学习中的分类或回归问题。

B. 社交网络分析

分析用户行为（如推荐系统）时，需根据历史数据（输入）预测用户偏好（输出），属于典型的监督学习应用。

C. 自然语言处理

任务如情感分析（分类）、机器翻译（序列预测）均依赖标注数据训练模型，符合监督学习定义。

D. 市场分割

通过客户特征（输入）划分群体（输出类别），属于监督学习中的分类问题。

结论：所有选项均属于监督学习的应用领域。